一种基因数据分析的半监督学习算法

• 作者: 刘德山 孙丽 闫德勤
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 基因表达数据 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 图形、图像与多媒体
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP39
• 字数: 3008字
• 语种: 中文

摘要

基于对无标记数据算法的研究，讨论了基因数据分析的半监督学习算法。基因数据的典型特征是小样本、高维数，处理起来非常困难。在安全的半监督学习基础上，提出了一种降维和半监督学习相结合的方法，以提高分类效果的精确度及鲁棒性。实验证明，该方法通过结合降维和半监督学习的优点，具有很好的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	124	1071	15.0	28.0
2	刘德山	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	57	349	9.0	17.0
3	孙丽	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	9	33	3.0	5.0